AI Product Engineer로서 2026년 상반기 시도할 것들

최근 몇 달간 AI Agent와 함께 집중적으로 개발을 하면서, 체감이 될 정도로 구현이 쉬워졌다는 것을 느끼고 있어요.

"이걸 내가 직접 짜야 하나?" 하는 순간이 반복되었어요. 실제로 안 짜도 되더라고요. Claude Code에 맥락을 주고, 방향만 잡아주면 코드가 나왔어요. 컴포넌트 분리, API 연동, 상태 관리 — 코드 타이핑 자체는 더 이상 우리 몫이 아닌 것 같아요.

이건 단순히 코딩이 빨라졌다는 얘기가 아니에요. 우리의 역할이 바뀌고 있다는 뜻인 것 같아요.

작게는 기능 설계자, 크게는 앱과 시스템 설계자. 코드를 치는 사람에서, 코드가 만들어질 구조를 설계하는 사람으로 진화해야 할 것 같아요.

진화하려면, 일단 많이 만들어봐야 할 것 같아요

설계 역량은 책으로만 쌓이지 않는 것 같아요. 직접 만들어봐야 비로소 보이는 것들이 있어서요.

기능도 많이 만들어보고, 앱도 만들어보고, 시스템도 전부 만들어봐야 하는 것 같아요. 한 프로젝트 안에서 인증, 결제, 알림, 분석까지 직접 경험해봐야 다음 프로젝트에서 더 나은 구조가 보이더라고요. 이건 ERP 시스템을 만들면서 직접 경험한 것이어서요.

다만 만드는 방식을 바꿔야 할 것 같아요.

이전처럼 직접 타이핑해서 만드는 대신, AI에게 시켜서 만들어야 해요. 제가 하는 일은 "무엇을 만들 것인가"와 "어떤 구조로 만들 것인가"를 결정하는 것이고, 구현은 Agent의 몫인 것 같아요. 이전 글에서 AI가 헤맬 때 결국 원인은 나의 설계에 있었다고 말씀드렸던 것처럼, 설계를 잘 하면 할수록 AI의 결과물도 좋아지는 것을 계속 경험하고 있어요.

반복하다 보면 추상화할 것들이 보여요

AI에게 시키는 일도 반복하다 보니 패턴이 보이기 시작했어요.

매번 같은 맥락을 설명하고, 같은 규칙을 반복하고, 같은 순서로 작업을 요청하는 저 자신을 발견했어요. 그 지점이 추상화의 시작인 것 같아요.

Claude Code의 Skill도, Custom Agent도, 결국 워크플로우(workflow) 추상화인 것 같아요.

나의 워크플로우를 발견하려면, 단기간에 집중해서 많은 작업을 해보는 것이 가장 좋은 것 같아요. 다양한 프로젝트를 빠르게 돌려보면, 공통으로 반복되는 패턴이 드러나더라고요.

제가 먼저 추상화하려는 것 — RN AI Agent

다양한 프로젝트를 진행하면서, 저도 추상화할 것들이 보이기 시작했어요. 가장 먼저 만들고 있는 것은 RN AI Agent예요.

React Native 앱을 만들 때마다 반복되는 초기 세팅이 있어요. 네비게이션 구조, 상태 관리, API 레이어, 인증 플로우. 이전에는 이걸 보일러플레이트(boilerplate)로 해결했어요.

하지만 이제는 달라진 것 같아요. 보일러플레이트는 코드 템플릿이었지만, RN AI Agent는 구현 역량을 가진 동료에 가까워요. 마치 아이언맨 슈트 같은 것이라고 생각해요. 슈트를 입으면 날 수 있는 것처럼, RN AI Agent를 장착하면 더 빠르게 더 많은 앱을 만들 수 있어요.

그런데 중요한 건, 슈트의 목적이 더 빨리 날아다니는 것 자체에 있지 않다는 거예요.

슈트 덕분에 구현에 드는 시간을 획기적으로 줄이면, 그만큼 AI Product Engineer가 본질에 집중할 수 있게 되는 것 같아요. 본질은 문제를 정의하는 일이에요. 사용자가 진짜 겪고 있는 문제가 무엇인지 관찰하고, 공감하고, 발견하는 일. 더 나아가 그 과정 자체를 워크플로우로 추상화하는 일이요.

구현을 Agent에게 맡길 수 있으니까, 저는 더 많은 시간을 문제 발견과 정의에 쓸 수 있게 되었어요. 그러면서 문제를 정의하는 과정 자체에서도 반복되는 패턴이 보이기 시작했어요. 이것도 언젠가는 추상화할 수 있겠구나 생각하고 있어요.

왜 앱인가

웹은 바이브 코딩으로 어느 정도 빤짝하면서 쓸만한 프로젝트들이 등장하고 있어요. v0, bolt, Lovable 같은 도구로 랜딩 페이지나 대시보드 수준은 금방 만들 수 있게 되었어요.

하지만 앱은 웹에 비해 진입 장벽이 더 높은 것 같아요.

네이티브 빌드 환경, 스토어 심사, 디바이스 대응, 백그라운드 처리, 푸시 알림 — 바이브 코딩만으로는 넘기 어려운 허들이 많아서요. 아직 개발자들에게 열려있는 시장인 것 같아요.

더 많은 앱으로 더 많은 문제를 해결해야 할 것 같아요. 그래서 아이언맨 슈트가 필요한 것이기도 해요.

워크플로우를 발견해야 할 것 같아요

많이 만드는 것 자체가 목적은 아니에요.

만들면서 나만의 워크플로우를 발견하는 것이 진짜 목적인 것 같아요. 그리고 그 워크플로우는 구현 단계가 아니라, 더 상위에서 발견해야 하는 것 같아요.

관찰 → 공감 → 문제 발견 → 가설 → 실험 → 검증. 이 사이클에서 AI가 자동화할 수 있는 부분은 "실험"과 "검증" 이후인 것 같아요. "왜 이 문제를 풀어야 하는가"는 여전히 사람의 영역이어서요.

동시에 구현에 대해서도 Agent 활용을 계속 공부해야 할 것 같아요. Skill의 구조, Custom Agent의 설계, MCP 서버 연동 — 도구를 깊이 이해할수록, 추상화의 수준이 높아지더라고요.

그렇게 정리해보니 2026년 상반기에 제가 시도할 것들은 결국 하나로 이어지는 것 같아요.

더 많이 만들고, 만드는 방식을 바꾸고, 그 과정에서 나만의 워크플로우를 발견하는 것. 구현은 아이언맨 슈트(RN AI Agent)에게, 방향은 사람이. 그리고 방향을 정하는 과정 자체를 추상화하는 것이 AI Product Engineer의 일이 아닐까 생각하고 있습니다.

이러한 시도를 하면서 발견한 것들을, 앞으로 이곳에서 계속 나누려 해요. AI와 함께 걸어가는 여정에 함께하며 인사이트를 얻기 원하신다면, 회원 가입해 주세요. 😊